基于主成分分析和神經網絡的近紅外光譜蘋果品種鑒別方法研究

摘　要　提出了一種用近紅外光譜技術快速鑒別蘋果品種的新方法, 首先用主成分分析法對蘋果品種進行聚類分析并獲取蘋果的近紅外指紋圖譜, 再結合人工神經網絡技術進行品種鑒別。主成分分析表明, 主成分1和主成分2 的累積可信度已達98 % , 以主成分1 和2 對所有建模樣本的得分值做出的得分圖, 對不同種類蘋果具有很好的聚類作用。利用主成分分析得到的載荷圖可以得到對于蘋果品種敏感的特征波段, 用特征波段圖譜作為神經網絡的輸入建立三層BP 人工神經網絡模型。每個品種各25 個蘋果共75 個用來建立神經網絡模型, 余下的共15 個用于預測。對未知的15 個樣本進行預測, 品種識別準確率達到100 %。說明文章提出的方法具有很好的分類和鑒別作用, 為蘋果的品種鑒別提供了一種新方法。